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基于高程的偏度参数统计的LiDAR数据滤波对地形起伏城区滤波适应性不强的弱点,对该方法进行了改进,提出了结合渐进形态学开运算和偏度平衡法的LiDAR数据滤波方法,该方法的原理就是将所有引起高程的突变转换成全由植被、建筑等非地面点引起,而不是由地形高程引起的,这个转换的中间量就是高差,即将高差作为偏度系数的统计对象.并通过实验验证了该方法的合理性,实验结果表明,改进的方法不仅延续了参数统计法无需阈值的优势,而且对城区滤波更具适应性、合理性和稳定性,能够明显地提高滤波精度. 相似文献
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针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用K均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离.结果表明:与直接用分水岭算法和K均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标. 相似文献
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受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。 相似文献
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原木在堆放时其端面不在一个平面,自然光线下,凹进去的原木很容易陷入阴影中。为了准确分割原木端面图像,解决阴影消除的问题,提出了模式识别的方法。首先,提出了自适应阈值的合并解决均值漂移分割参数选择不合适引起的过分割和过合并问题;再将30维的颜色直方图和局部二进制模式(LBP)纹理直方图作为特征量,利用随机森林分类器进行训练和预测,将区域图像分为端面、阴影、背景3类;最后,利用图像增强算法进行阴影消除。对阴影消除前后的端面图像作分割,对比结果显示了此算法的有效性。 相似文献
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针对原木端面存在相交圆、阴影等导致原木轮廓难以获得完整的圆轮廓问题,提出了基于圆弧的原木轮廓识别方法.首先分析了圆弧在数字化图像中的性质,从各种边缘线条中区分出圆弧边缘;其次,定义验证模型,以判断识别结果是否为合格圆.结果表明,该方法可以从大量干扰的边缘中找到轮廓,并利用部分轮廓边缘识别原木端面. 相似文献
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[目的]根据原木端面图像的彩色特征,提出一种基于RGB颜色空间的彩色图像分割算法。[方法]选取图像中指定区域作为样本,统计样本中像素点的彩色分量,利用其彩色阈值区间,通过逐点匹配法对图像进行分割。[结果]该方法不仅消除了阴影干扰,而且能够准确地对原木端面进行分割。分割结果图像优化处理后,完整地反映出图像中的原木端面。采用目标图像外接矩形的内接椭圆算法对原木端面图像进行参数测算,结果表明,该算法的测算结果相对误差小于0.5%。[结论]基于RGB彩色空间的原木端面图像分隔方法分隔效果较优,参数测算结果较准确。 相似文献
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基于自适应中心对称局部二值模式的作物病害识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于局部二值模式(LBP)算子在模式识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,针对作物病害叶片图像的特点,提出一种自适应中心对称局部二值模式(Adaptive Center-Symmetric Local Binary Patterns,ACSLBP)算法,并应用于作物病害识别。该算法能够得到光照和旋转不变性的纹理特征,利用模糊C均值聚类算法对病害叶片图像进行分割,再将分割后的病斑图像进行分块,然后采用自适应阈值提取每个子块的ACSLBP纹理直方图,结合作物病害叶片图像的颜色特征,利用最近邻分类器识别作物病害。在黄瓜4种常见病害叶片图像数据库上进行试验,平均识别率高达95%以上,表明该方法是有效可行的。 相似文献
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提出了一种基于神经网络的结构参数识别方法,该方法以残余力向量作为结构参数识别的网络输入。针对训练样本在数据空间分布不均匀的问题,采用GSL变换对训练样本数据进行预处理。从而提高了网络收敛速度及参数识别精度。本文算例说明了方法的有效性。 相似文献
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为防止进化种群早熟收敛,并考虑保持种群多样性,加快寻优进程,提高寻优效率,提出一种基于自适应分组排挤的遗传算法,在寻优过程中将种群个体进行分组,在分组的基础上基于海明距离引入自适应的排挤机制,最后将该算法与基于海明距离排挤算法和简单遗传算法进行比较,证明其可行性和有效性. 相似文献
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树木图像分割是一种从图像中把树木与周围背景完整分离的技术,是计算机仿真学科在林业应用方面的核心内容,也是计算机视觉方向的研究热门,为林业应用提供一定的技术支持。根据树木图像含有分裂、合并、形成尖角等相对比较复杂形状的特点,首先对图像运用基于C-V模型水平集的计算,通过计算活动轮廓长度和差异量来判断迭代收敛的情况,待迭代稳定后对其进行形态学后处理操作,将某些过分割区的细密纹理和噪声剔除,从而得到全局最佳优化的图像分割效果。为彩色树木图像的分割提供一种更为有效的方法。 相似文献
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通过对原木劈裂材的检量与计算存在问题的分析,建议将已脱落劈裂材的检算方法统一改为让径级. 相似文献
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基于常规测井曲线频谱分析的多尺度地质分层 总被引:1,自引:0,他引:1
测井曲线的频谱具有其特殊的地质意义,即测井曲线的不同频率与不同尺度地层相对应。首先讨论了测井曲线频率与地层的关系。进一步给出了用带通滤波进行多尺度地质分层的方法,最后,通过一个实际分层实例,说明了方法的正确性和有效性。 相似文献
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评估原木制成的单板、单板层积材(LVL)制品的品质,为原木进行适时最佳分等提供方法,以提高其利用价值。采用应力波无损检测法测定意杨原木、及其单板和LVL制品的动态弹性模量(MOE)值,并研究三者之间的相关性,同时,对LVL进行抗弯力学性能试验,检测其静态MOE值,与其动态MOE进行对比验证。结果表明:用应力波无损检测方法测定意杨原木的动态MOE值与其单板和LVL的动态MOE值之间均有较高的相关性(相关系数R>0.80),且LVL动、静态MOE之间呈显著相关(R>0.90)。 相似文献
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应用油气管道输送理论和最优化技术对管网系统的稳态运行进行了分析,建立了基于压缩机站的最小能耗费用数学模型,对管网的拓扑结构进行分解简化后,在动态规划算法的基础上结合网络最小费用流理论对其进行求解。结果表明,该计算方法对树形、环形管网均适用,而且优化效果好于一般的方法。 相似文献
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针对水库洪水调度多目标决策中专家主观思维模糊、决策信息不完备的问题,提出了一种基于模糊集理论的水库洪水调度多目标决策方法。该方法首先通过迭代计算得到了符合实际要求、便于程序化实现的目标权重。然后,根据得到的目标权重确立了满足精度要求的目标综合决策值和模糊划分,根据计算结果判定各决策方案所属类别和优劣排序,得到了既兼顾主观偏好又满足客观属性的决策方案。实例结果表明了提出的基于模糊集理论的多目标决策方法对水库洪水调度是简便而有效的。 相似文献
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基于支持向量机的电气设备运行状态图像识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K—L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明:支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。 相似文献
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树木空洞可能会导致树木的死亡,同时,由于空洞树木抗风雪能力低,易在空洞处断裂,对人身和财物安全具有重大隐患。本研究通过软件Abaqus建立空心树干的三维模型进行有限元模拟分析,探索树干空洞的大小对树木强度和断裂破坏行为的影响。结果表明:1)树木发生弯曲和扭转破坏系数随载荷增加而增大,树干最外层的最大弯曲和扭转剪应力在断裂破坏前随载荷增加呈线性增加;2)当树干空洞发展到树干内外径比(α)为0.7时,随着空洞的继续增大其弯曲和扭转破坏系数会急剧增加,在α小于0.7时,弯曲和扭转破坏系数有一定的增加,但增加幅度较小;3)随着树干空洞造成内外径比的增加,树木发生扭转破坏的偏冠程度会逐渐降低。研究初步探明了树干空洞影响树木破坏行为和方式的力学机理,可为树木安全性评估提供一定的理论支持和依据。 相似文献